Wykaz publikacji wybranego autora

Michał Piekarski, mgr inż.

doktorant

Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej
WEAIiIB-kair, Katedra Automatyki i Robotyki

  • 2022

    [dyscyplina 1] dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych / automatyka, elektronika, elektrotechnika i technologie kosmiczne

  • 2019

    [dyscyplina 1] dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych / automatyka, elektronika i elektrotechnika

Identyfikatory Autora

ORCID: 0000-0001-9391-4263 orcid iD

ResearcherID: brak

Scopus: brak

1
  • [referat, 2022]
  • TytułA hybrid deep learning based anomaly detection framework dedicated for big research infrastructures
    AutorzyMichał PIEKARSKI, Joanna JAWOREK-KORJAKOWSKA, Adriana Wawrzyniak
    ŹródłoICARCV 2022 [Dokument elektroniczny] : the 17textsuperscript{th} International Conference on Control, Automation, Robotics and Vision : December 11-13, 2022, Singapore / Nanyang Technological University, Singapore. — [Piscataway] : IEEE, cop. 2022. — S. 887–892
2
  • [referat, 2019]
  • TytułBreak the curse of small datasets in computer vision tasks with transfer learning methods
    AutorzyJoanna JAWOREK-KORJAKOWSKA, Andrzej BRODZICKI, Dariusz KUCHARSKI, Michał PIEKARSKI, Marek GORGOŃ
    ŹródłoPP-RAI'2019 [Dokument elektroniczny] : Polskie Porozumienie na rzecz Rozwoju Sztucznej Inteligencji : 16–18.10.2019, Wrocław : conference proceedings. — [Wrocław : Faculty of Electronics. Wroclaw University of Science and Technology], cop. 2019. — S. [146–149]
3
4
  • [referat, 2022]
  • TytułDeep neural network for beam profile classification in synchrotron
    AutorzyMichał PIEKARSKI
    ŹródłoIBIC2022 [Dokument elektroniczny] : proceedings of the 11textsuperscript{th} International Beam Instrumentation Conference : Kraków, Poland, 11-15 September 2022 / eds. Peter Forck, [et al.]. — [Genewa] : JACoW, cop. 2022. — S. 323–326
5
  • [referat, 2022]
  • TytułDeep neural network interpretability methods for supervised and unsupervised problems
    AutorzyAndrzej BRODZICKI, Dariusz KUCHARSKI, Michał PIEKARSKI, Aleksander KOSTUCH, Joanna JAWOREK-KORJAKOWSKA
    ŹródłoPP-RAI'2022 [Dokument elektroniczny] : proceedings of the 3rd Polish conference on Artificial intelligence : April 25–27, 2022, Gdynia, Poland. — Gdynia : Gdynia Maritime University, 2022. — S. 25–28
6
  • [fragment monografii pokonferencyjnej, 2022]
  • TytułSystemy wizyjne w zastosowaniach przemysłowych
    AutorzyMarek GORGOŃ, Maciej ALEKSANDROWICZ, Krzysztof BŁACHUT, Andrzej BRODZICKI, Zbigniew BUBLIŃSKI, Artur Cyba, Michał DANIŁOWICZ, Adam GŁOWACZ, Mirosław JABŁOŃSKI, Joanna JAWOREK-KORJAKOWSKA, Aleksander KOSTUCH, Marcin KOWALCZYK, Tomasz KRYJAK, Dariusz KUCHARSKI, Konrad LIS, Michał MACHURA, Zbigniew MIKRUT, Piotr PAWLIK, Michał PIEKARSKI, Dominika PRZEWŁOCKA-RUS, Joanna STANISZ, Hubert SZOLC, Mateusz WĄSALA, Anna WÓJCICKA, Piotr WZOREK
    ŹródłoNauka – technika – technologia : seria wydawnicza AGH, T. 5. — Kraków : Wydawnictwa AGH, 2022. — S. 17–31
7
  • [artykuł w czasopiśmie, 2021]
  • TytułThe whale optimization algorithm approach for deep neural networks
    AutorzyAndrzej BRODZICKI, Michał PIEKARSKI, Joanna JAWOREK-KORJAKOWSKA
    ŹródłoSensors [Dokument elektroniczny]. — Czasopismo elektroniczne. — 2021 vol. 21 iss. 23 art. no. 8003, s. 1–16. — tekst: https://www.mdpi.com/1424-8220/21/23/8003/pdf
8
  • [artykuł w czasopiśmie, 2020]
  • TytułTransfer learning methods as a new approach in computer vision tasks with small datasets
    AutorzyAndrzej BRODZICKI, Michał PIEKARSKI, Dariusz KUCHARSKI, Joanna JAWOREK-KORJAKOWSKA, Marek GORGOŃ
    ŹródłoFoundations of Computing and Decision Sciences. — 2020 vol. 45 no. 3, s. 179-193. — tekst: https://content.sciendo.com/downloadpdf/journals/fcds/45/3/article-p179.xml
9
  • [fragment książki, 2023]
  • TytułTransformers neural networks applications in different computer vision tasks
    AutorzyAndrzej BRODZICKI, Michał PIEKARSKI, Aleksander KOSTUCH, Filip NOWOROLNIK, Maciej ALEKSANDROWICZ, Anna WÓJCICKA, Joanna JAWOREK-KORJAKOWSKA
    ŹródłoProgress in Polish artificial intelligence research 4 [Dokument elektroniczny] / ed. by Adam Wojciechowski, Piotr Lipiński. — Łódź : Łódź University of Technology Press, 2023. — S. 73–79